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Enregistrement W1964323759 · doi:10.1111/j.1751-908x.2006.tb01056.x

GGR Critical Review of Analytical Developments in 2004–2005

2006· article· en· W1964323759 sur OpenAlexaff
Janet Hergt, L. Paul Bédard, Étienne Deloule, Klaus Peter Jochum, Kathryn L. Linge, Paul Sylvester, Matthias Willbold, Jon Woodhead

Notice bibliographique

RevueGeostandards and Geoanalytical Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)NanotechnologyComputer scienceGeographyMaterials scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2005 Geostandards and Geoanalytical Research embarked upon a new initiative for its readers. Key researchers in various fields of geoanalytical technique development and their application were identified and invited to provide reviews pertinent to their expertise. As noted in the first of these publications “…instead of revisiting the historical context or decades of development in each analytical technique, the goal here has been to capture a snapshot of “hot topics” across a range of fields as represented in the… literature” (Hergt et al . 2005). Rather than prepare an annual review, a decision was taken earlier this year to provide a biennial summary of progress and accomplishments, in this case for the years 2004–2005. The principal techniques employed in Earth and environmental sciences are covered here, and include laser ablation and multicollector ICP‐MS, ICP‐AES, thermal ionisation and secondary ion mass spectrometry, as well as neutron activation analysis, X‐ray fluorescence and atomic absorption spectrometry. A comprehensive review of the development of reference materials, often essential to these techniques, is also provided. The contributions assembled serve both to keep readers informed of advances they may be unfamiliar with, but also as a means of showcasing examples of the breadth and depth of work being conducted in these fields.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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